JPH1151860A - 米の評価装置 - Google Patents
米の評価装置Info
- Publication number
- JPH1151860A JPH1151860A JP22084397A JP22084397A JPH1151860A JP H1151860 A JPH1151860 A JP H1151860A JP 22084397 A JP22084397 A JP 22084397A JP 22084397 A JP22084397 A JP 22084397A JP H1151860 A JPH1151860 A JP H1151860A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- rice
- sample
- taste evaluation
- taste
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】試供米が食味評価に適合するかどうかを判定す
る試供米適合判定手段を介して通常の飯用米としての食
味評価値を算出する。 【解決手段】試料米の成分測定を行い化学特性値を記憶
手段２０４に記憶する。そして、供試試料適合判定手段
２０２は、この試供米が食味評価に適合するかどうかを
判定し、食味評価手段２０３は、この化学特性値と食味
関係式から食味評価値を算出する。従って、本発明によ
れば、従来、試供米が食味評価に適合しないサンプルで
あっても形式的に食味評価値を算出して実状に合わない
ことがあったが、このような問題を解消できる。
る試供米適合判定手段を介して通常の飯用米としての食
味評価値を算出する。 【解決手段】試料米の成分測定を行い化学特性値を記憶
手段２０４に記憶する。そして、供試試料適合判定手段
２０２は、この試供米が食味評価に適合するかどうかを
判定し、食味評価手段２０３は、この化学特性値と食味
関係式から食味評価値を算出する。従って、本発明によ
れば、従来、試供米が食味評価に適合しないサンプルで
あっても形式的に食味評価値を算出して実状に合わない
ことがあったが、このような問題を解消できる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、米に可視光あるい
は近赤外光を照射してその分光特性により米の食味評価
を行う装置に関する。このような光学的な米の評価装置
としては、分光データから直接食味を求めるものと、分
光データに基づいてたんぱく質、脂肪酸、アミロースな
どの米の食味評価要素を構成する化学特性値を分析し、
この分析値と食味関係式から食味評価値を算出するもの
が知られている。
は近赤外光を照射してその分光特性により米の食味評価
を行う装置に関する。このような光学的な米の評価装置
としては、分光データから直接食味を求めるものと、分
光データに基づいてたんぱく質、脂肪酸、アミロースな
どの米の食味評価要素を構成する化学特性値を分析し、
この分析値と食味関係式から食味評価値を算出するもの
が知られている。
【０００２】
【発明が解決しようとする課題】従来の食味評価装置
は、例えば中間もちやインディカ米を測定した場合、そ
れらの分光特性より、形式的に食味評価値を算出するこ
とができる。特に中間もちにおいては通常の飯用米と差
があまりなく、その値を信用してしまうので実状に合わ
ないことがあった。また、玄米での測定においては、さ
らにもち米などの混米により故意に操作することもあ
り、問題であった。
は、例えば中間もちやインディカ米を測定した場合、そ
れらの分光特性より、形式的に食味評価値を算出するこ
とができる。特に中間もちにおいては通常の飯用米と差
があまりなく、その値を信用してしまうので実状に合わ
ないことがあった。また、玄米での測定においては、さ
らにもち米などの混米により故意に操作することもあ
り、問題であった。
【０００３】そこで本発明は、通常の飯用米としての食
味評価値を算出すべく、それに適合する試料であるかど
うかを判定する手段を介することにより、このような問
題を解消することを目的になされたものである。
味評価値を算出すべく、それに適合する試料であるかど
うかを判定する手段を介することにより、このような問
題を解消することを目的になされたものである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
めに、本発明は以下のように構成した。
めに、本発明は以下のように構成した。
【０００５】すなわち、試供米に可視光あるいは近赤外
光を照射してその分光特性により米の食味評価要素を構
成する化学特性値を分析する分光特性処理手段と、この
化学特性値により前記試供米が食味評価に適合するかど
うかを判定する試供米適合判定手段とを備えてなる米の
評価装置である。
光を照射してその分光特性により米の食味評価要素を構
成する化学特性値を分析する分光特性処理手段と、この
化学特性値により前記試供米が食味評価に適合するかど
うかを判定する試供米適合判定手段とを備えてなる米の
評価装置である。
【０００６】
【発明の実施の形態】以下に図面を参照して本発明の実
施の形態について説明する。図１に、本発明の食味評価
装置の構成図を示す。食味評価装置は、近赤外線分光装
置１と、その近赤外線分光装置１の各部を制御するとと
もに、近赤外線分光装置１から得られるデータの処理と
食味評価を行う制御処理装置２から構成する。
施の形態について説明する。図１に、本発明の食味評価
装置の構成図を示す。食味評価装置は、近赤外線分光装
置１と、その近赤外線分光装置１の各部を制御するとと
もに、近赤外線分光装置１から得られるデータの処理と
食味評価を行う制御処理装置２から構成する。
【０００７】近赤外線分光装置１は、米などの試料（サ
ンプル）に波長を連続的に変化させて近赤外線を照射
し、その試料の透過光または反射光を検出するものであ
る。すなわち、近赤外線分光装置１は、光源３と、反射
鏡４と、回折格子駆動モータ５により駆動する回折格子
６と、試料を充填した試料セルを装着する試料セルホル
ダ７と、試料の透過光を検出する透過光検出器８と、試
料からの反射光を検出する反射光検出器９とを図示のよ
うに配置する。
ンプル）に波長を連続的に変化させて近赤外線を照射
し、その試料の透過光または反射光を検出するものであ
る。すなわち、近赤外線分光装置１は、光源３と、反射
鏡４と、回折格子駆動モータ５により駆動する回折格子
６と、試料を充填した試料セルを装着する試料セルホル
ダ７と、試料の透過光を検出する透過光検出器８と、試
料からの反射光を検出する反射光検出器９とを図示のよ
うに配置する。
【０００８】試料セルホルダ７は、測定時に試料セルを
所定位置にセットすると、試料セル移送モータ（図１に
は示さない）により測定位置まで移送され、測定終了後
には試料セルが所定位置まで戻るように構成する。
所定位置にセットすると、試料セル移送モータ（図１に
は示さない）により測定位置まで移送され、測定終了後
には試料セルが所定位置まで戻るように構成する。
【０００９】図２に、制御処理装置２のブロック図を示
す。
す。
【００１０】図２において、２０はＣＰＵ（中央処理装
置）であり、後述のような制御処理を行う。ＣＰＵ２０
には、入出力インタフェース２１を介して光源３、回折
格子駆動モータ５、試料セル移送モータ２２、透過光検
出器８、および反射光検出器９を接続する。また、ＣＰ
Ｕ２０には、入力インタフェース２３を介して入力キー
２４を接続するとともに、出力インタフェース２５を介
して表示装置２６を接続する。さらに、ＣＰＵ２０に
は、後述のような処理手順を記憶するＲＯＭ、およびデ
ータを一時的に記憶するＲＡＭからなる記憶装置２７を
接続する。
置）であり、後述のような制御処理を行う。ＣＰＵ２０
には、入出力インタフェース２１を介して光源３、回折
格子駆動モータ５、試料セル移送モータ２２、透過光検
出器８、および反射光検出器９を接続する。また、ＣＰ
Ｕ２０には、入力インタフェース２３を介して入力キー
２４を接続するとともに、出力インタフェース２５を介
して表示装置２６を接続する。さらに、ＣＰＵ２０に
は、後述のような処理手順を記憶するＲＯＭ、およびデ
ータを一時的に記憶するＲＡＭからなる記憶装置２７を
接続する。
【００１１】図３に、食味評価装置の処理ブロック図を
示す。食味評価装置は、まず、分光特性処理手段２０１
において、基準板を近赤外線分光装置１の測定位置にセ
ットし、近赤外線分光装置１を動作させると、光源３か
ら発射する近赤外線は、反射鏡４を経由して回折格子６
に到達し、ここで分光されたのち基準板で反射し、その
反射光は反射光検出器９で検出される。回折格子６の回
転に伴って反射光の波長が変わるので、反射光検出器９
では波長に応じた信号が連続的に検出される。そこで、
その検出信号を読み込む動作（対照スペクトルの測定）
を、所定回数行ったのち、そのスペクトルの平均を求め
る。
示す。食味評価装置は、まず、分光特性処理手段２０１
において、基準板を近赤外線分光装置１の測定位置にセ
ットし、近赤外線分光装置１を動作させると、光源３か
ら発射する近赤外線は、反射鏡４を経由して回折格子６
に到達し、ここで分光されたのち基準板で反射し、その
反射光は反射光検出器９で検出される。回折格子６の回
転に伴って反射光の波長が変わるので、反射光検出器９
では波長に応じた信号が連続的に検出される。そこで、
その検出信号を読み込む動作（対照スペクトルの測定）
を、所定回数行ったのち、そのスペクトルの平均を求め
る。
【００１２】次に、測定成分の濃度がわかっている標準
試料の入った試料セルを、試料セル移送モータ２２の駆
動により測定位置にセットする。そして、近赤外線分光
装置１が再び動作すると、反射光検出器９は標準試料か
らの反射光を検出する。そこで、標準試料のスペクトル
の測定を所定回数行ったのち、その測定スペクトルの平
均を求め、対照スペクトルと測定スペクトルとから吸光
度を算出する。
試料の入った試料セルを、試料セル移送モータ２２の駆
動により測定位置にセットする。そして、近赤外線分光
装置１が再び動作すると、反射光検出器９は標準試料か
らの反射光を検出する。そこで、標準試料のスペクトル
の測定を所定回数行ったのち、その測定スペクトルの平
均を求め、対照スペクトルと測定スペクトルとから吸光
度を算出する。
【００１３】そして、濃度の異なる複数の標準試料につ
いて上述のように吸光度を求め、その測定吸光度と既知
の濃度に基づき、基準温度における検量線をあらかじめ
求めておく。
いて上述のように吸光度を求め、その測定吸光度と既知
の濃度に基づき、基準温度における検量線をあらかじめ
求めておく。
【００１４】さらに、測定成分がわかっている標準試料
について、例えば温度が摂氏３度近傍、摂氏２０度近
傍、および摂氏３４度近傍における各吸光度スペクトル
求め、引き続き、温度が摂氏２０度のときの吸光度スペ
クトルを基準とし、それと温度が摂氏３度のときの吸光
度スペクトルとのずれ量を算出するとともに、温度が摂
氏３４度のときの吸光度スペクトルと上記の基準スペク
トルとのずれ量をあらかじめ算出しておく。そして、こ
れら算出したずれ量を、記憶装置２７にあらかじめ記憶
する。そして、測定する試料米が入った試料セルを測定
位置にセットし、上記のようにして求めた検量線、およ
びずれ量により試料米の成分測定を行い、測定の結果得
られた化学特性値を記憶手段２０４としての記憶装置２
７に記憶する。
について、例えば温度が摂氏３度近傍、摂氏２０度近
傍、および摂氏３４度近傍における各吸光度スペクトル
求め、引き続き、温度が摂氏２０度のときの吸光度スペ
クトルを基準とし、それと温度が摂氏３度のときの吸光
度スペクトルとのずれ量を算出するとともに、温度が摂
氏３４度のときの吸光度スペクトルと上記の基準スペク
トルとのずれ量をあらかじめ算出しておく。そして、こ
れら算出したずれ量を、記憶装置２７にあらかじめ記憶
する。そして、測定する試料米が入った試料セルを測定
位置にセットし、上記のようにして求めた検量線、およ
びずれ量により試料米の成分測定を行い、測定の結果得
られた化学特性値を記憶手段２０４としての記憶装置２
７に記憶する。
【００１５】次に、供試試料適合判定手段２０２におい
て、記憶手段２０４より試料米の化学特性値を読み出
し、この試供米が食味評価に適合するかどうかを判定す
る。図４に、アミロースの化学特性値より食味評価の適
合性を判定する例を示す。図の斜線部分を飯用米評価域
として設定し、試供米のアミロースの化学特性値がこの
範囲に入るものを食味評価適合と判定する。そして、こ
れより上の範囲に入るものを高アミロース米、これより
下の範囲に入るものを低アミロース米として表示し、食
味評価不適合と判定する。なお、長粒や短粒など試供米
の形状やその他の化学特性値をもとに食味評価の適合性
を判定してもよい。
て、記憶手段２０４より試料米の化学特性値を読み出
し、この試供米が食味評価に適合するかどうかを判定す
る。図４に、アミロースの化学特性値より食味評価の適
合性を判定する例を示す。図の斜線部分を飯用米評価域
として設定し、試供米のアミロースの化学特性値がこの
範囲に入るものを食味評価適合と判定する。そして、こ
れより上の範囲に入るものを高アミロース米、これより
下の範囲に入るものを低アミロース米として表示し、食
味評価不適合と判定する。なお、長粒や短粒など試供米
の形状やその他の化学特性値をもとに食味評価の適合性
を判定してもよい。
【００１６】次に、食味評価手段２０３において、記憶
手段２０４より試料米の化学特性値を読み出し、この化
学特性値と食味関係式から食味評価値を算出する。そし
て、算出した食味評価値を表示装置２６に出力して表示
する。
手段２０４より試料米の化学特性値を読み出し、この化
学特性値と食味関係式から食味評価値を算出する。そし
て、算出した食味評価値を表示装置２６に出力して表示
する。
【００１７】次に、本発明に関連して試料の投入量に応
じて試料セルの移動範囲を制限する装置について説明す
る。図５のフローチャートを参照して、この装置の処理
について説明する。処理を開始すると、まず、モータを
正転させて試料セルを下方へ移動し（ステップ１０
１）、所定時間経過したら（ステップ１０２）、センサ
出力を検出して（ステップ１０３）、出力データをメモ
リに記憶する（ステップ１０４）。そして、下限リミッ
トスイッチにより試料セルが下限位置まで移動したかど
うかを判定し（ステップ１０５）、移動していなけれ
ば、ステップ１０２に戻る。移動していれば、モータを
停止し（ステップ１０６）、試料の投入量を演算して
（ステップ１０７）、試料セルの移動範囲の制限を変更
し、再設定して（ステップ１０８）、分光分析データの
測定処理に移る。
じて試料セルの移動範囲を制限する装置について説明す
る。図５のフローチャートを参照して、この装置の処理
について説明する。処理を開始すると、まず、モータを
正転させて試料セルを下方へ移動し（ステップ１０
１）、所定時間経過したら（ステップ１０２）、センサ
出力を検出して（ステップ１０３）、出力データをメモ
リに記憶する（ステップ１０４）。そして、下限リミッ
トスイッチにより試料セルが下限位置まで移動したかど
うかを判定し（ステップ１０５）、移動していなけれ
ば、ステップ１０２に戻る。移動していれば、モータを
停止し（ステップ１０６）、試料の投入量を演算して
（ステップ１０７）、試料セルの移動範囲の制限を変更
し、再設定して（ステップ１０８）、分光分析データの
測定処理に移る。
【００１８】従来、試料セルを上下に移動し、位置を変
更して分光分析データを測定するとき、試料セルに試料
が充満してないと、上方に隙間ができ、試料がないとこ
ろまで測定してしまうので、正確な測定データが得られ
ないという問題があった。この装置は、試料セルに投入
した試料の量に応じて試料セルの移動範囲を制限する。
従って、試料セル上方の隙間部分まで測定することがな
くなる。
更して分光分析データを測定するとき、試料セルに試料
が充満してないと、上方に隙間ができ、試料がないとこ
ろまで測定してしまうので、正確な測定データが得られ
ないという問題があった。この装置は、試料セルに投入
した試料の量に応じて試料セルの移動範囲を制限する。
従って、試料セル上方の隙間部分まで測定することがな
くなる。
【００１９】次に、たんぱく含量と施肥情報の相関関係
を作物の品種あるいは土壌条件に限定して施肥診断する
装置について説明する。この装置は、穀粒のたんぱく含
量を測定する分光分析手段と、現状の施肥情報とたんぱ
く含量の改善目標値を入力する入力手段と、たんぱく含
量と施肥情報の相関関係を記憶する記憶手段と、この相
関関係によりたんぱく含量を目標値に近付ける施肥改善
情報を演算する演算手段を有する。
を作物の品種あるいは土壌条件に限定して施肥診断する
装置について説明する。この装置は、穀粒のたんぱく含
量を測定する分光分析手段と、現状の施肥情報とたんぱ
く含量の改善目標値を入力する入力手段と、たんぱく含
量と施肥情報の相関関係を記憶する記憶手段と、この相
関関係によりたんぱく含量を目標値に近付ける施肥改善
情報を演算する演算手段を有する。
【００２０】たんぱく含量と施肥情報には強い相関があ
り、特に、作物体の品種、あるいはチッ素施肥量と穀粒
を生産する作物体を栽培する土壌、作物体へ供給する時
期、作物体への施肥位置などが大いに関係することは定
性的に知られている。そこで、これらの要素を層別して
その相関関係を定量的に用いると、施肥診断の精度を向
上することができる。
り、特に、作物体の品種、あるいはチッ素施肥量と穀粒
を生産する作物体を栽培する土壌、作物体へ供給する時
期、作物体への施肥位置などが大いに関係することは定
性的に知られている。そこで、これらの要素を層別して
その相関関係を定量的に用いると、施肥診断の精度を向
上することができる。
【００２１】次に、不良食味米の混入比率の影響を従来
より大きく見積って精度の高い食味予測値を算出するブ
レンド米の食味予測方法について説明する。良食味米Ａ
の食味値を９０点、不良食味米Ｂの食味値を４０点、不
良食味米Ｂのブレンド比率をαとすると、図６に示すよ
うに、従来のブレンド米の食味予測値Ｙ（１）は、Ｙ
（１）＝Ａ−（Ａ−Ｂ）αで計算し、この方法の食味予
測値Ｙ（２）は、Ｙ（２）＝Ａ−（Ａ−Ｂ）αｍ（ｍ＞
１、ｍはあらかじめテストで求められる定数）で計算す
る。例えば、従来の方法ではブレンド比率αが５０％の
ときＹ（１）＝６５点となるが、この方法ではブレンド
比率αが３５％のときＹ（２）＝６５点となる。
より大きく見積って精度の高い食味予測値を算出するブ
レンド米の食味予測方法について説明する。良食味米Ａ
の食味値を９０点、不良食味米Ｂの食味値を４０点、不
良食味米Ｂのブレンド比率をαとすると、図６に示すよ
うに、従来のブレンド米の食味予測値Ｙ（１）は、Ｙ
（１）＝Ａ−（Ａ−Ｂ）αで計算し、この方法の食味予
測値Ｙ（２）は、Ｙ（２）＝Ａ−（Ａ−Ｂ）αｍ（ｍ＞
１、ｍはあらかじめテストで求められる定数）で計算す
る。例えば、従来の方法ではブレンド比率αが５０％の
ときＹ（１）＝６５点となるが、この方法ではブレンド
比率αが３５％のときＹ（２）＝６５点となる。
【００２２】新古米ブレンドなど、食味が大きく異なる
ブレンドでは、食味の悪い米の影響がその混入比率以上
に出て、計算した予測食味値より食味の悪いブレンド米
ができてしまう。この方法は、非線形式を当てはめて不
良食味米の混入比率の影響を計算する。従って、より実
際に近い予測食味値を算出することができる。
ブレンドでは、食味の悪い米の影響がその混入比率以上
に出て、計算した予測食味値より食味の悪いブレンド米
ができてしまう。この方法は、非線形式を当てはめて不
良食味米の混入比率の影響を計算する。従って、より実
際に近い予測食味値を算出することができる。
【００２３】次に、葉の化学成分値などの分布状況から
植物体の栄養状態を診断する装置について説明する。こ
の装置は、図７に示すように、葉面の元から先へかけて
の各測定点ａに順番に可視光あるいは近赤外光を照射
し、その分光特性から水稲葉のたんぱく含量を測定す
る。図８の例では、例１と例２の２種類の葉について葉
長方向の各測定点ａにおけるたんぱく含量をプロットす
る。このようにすると、例１と例２の葉のたんぱく含量
の平均値はほぼ同じであるが、その分布状況が異なるこ
とが分かる。
植物体の栄養状態を診断する装置について説明する。こ
の装置は、図７に示すように、葉面の元から先へかけて
の各測定点ａに順番に可視光あるいは近赤外光を照射
し、その分光特性から水稲葉のたんぱく含量を測定す
る。図８の例では、例１と例２の２種類の葉について葉
長方向の各測定点ａにおけるたんぱく含量をプロットす
る。このようにすると、例１と例２の葉のたんぱく含量
の平均値はほぼ同じであるが、その分布状況が異なるこ
とが分かる。
【００２４】最近、稲の生育中の栄養状態（施肥の適
正）を葉の水分やたんぱくなどの成分値や葉色や厚みな
どを測定して評価する試みが行われているが、いずれも
葉を特定の部位（例えば水稲葉なら中央部）に限定して
測定しているので、実際に応用すると、葉長がそれぞれ
異なるので安定した評価結果が得られない。この装置
は、葉長方向の成分値や葉色を測定して分布状況を計算
する。従って、葉の長短にかかわらず安定した評価結果
を得ることができる。例えば、図９に示す葉のたんぱく
含量の分布パターンを１次回帰式で直線近似してその傾
きを分析すると、パターンＡとパターンＡ´では、それ
ぞれたんぱく含量の平均値はほぼ同じであるが、マイナ
スの傾きが大きいパターンＡの方が、パターンＡ´より
追肥の必要性ありと診断される。なお、分布パターンは
１次と２次の回帰式で近似し、それぞれの適合度で栄養
状態を診断してもよい。
正）を葉の水分やたんぱくなどの成分値や葉色や厚みな
どを測定して評価する試みが行われているが、いずれも
葉を特定の部位（例えば水稲葉なら中央部）に限定して
測定しているので、実際に応用すると、葉長がそれぞれ
異なるので安定した評価結果が得られない。この装置
は、葉長方向の成分値や葉色を測定して分布状況を計算
する。従って、葉の長短にかかわらず安定した評価結果
を得ることができる。例えば、図９に示す葉のたんぱく
含量の分布パターンを１次回帰式で直線近似してその傾
きを分析すると、パターンＡとパターンＡ´では、それ
ぞれたんぱく含量の平均値はほぼ同じであるが、マイナ
スの傾きが大きいパターンＡの方が、パターンＡ´より
追肥の必要性ありと診断される。なお、分布パターンは
１次と２次の回帰式で近似し、それぞれの適合度で栄養
状態を診断してもよい。
【００２５】
【発明の効果】以上のように本発明では、試供米が食味
評価に適合するかどうかを判定する試供米適合判定手段
を介して通常の飯用米としての食味評価値を算出する。
従って、本発明によれば、従来、試供米が食味評価に適
合しないサンプルであっても形式的に食味評価値を算出
して実状に合わないことがあったが、このような問題を
解消することができる。
評価に適合するかどうかを判定する試供米適合判定手段
を介して通常の飯用米としての食味評価値を算出する。
従って、本発明によれば、従来、試供米が食味評価に適
合しないサンプルであっても形式的に食味評価値を算出
して実状に合わないことがあったが、このような問題を
解消することができる。
【図１】本発明実施例の全体の構成を示す図である。
【図２】その制御処理系のブロック図である。
【図３】その食味評価装置の処理ブロック図である。
【図４】アミロースの化学特性値より食味評価の適合性
を判定する例を示す図である。
を判定する例を示す図である。
【図５】試料セルの移動範囲を制限する装置のフローチ
ャートである。
ャートである。
【図６】ブレンド比率と食味予測値の関係を示すグラフ
である。
である。
【図７】葉面の各測定点を示す図である。
【図８】葉面の各測定点とたんぱく含量の関係を示すグ
ラフである。
ラフである。
【図９】葉のたんぱく含量の分布パターンを示すグラフ
である。
である。
１ 近赤外線分光装置 ２ 制御処理装置 ３ 光源 ４ 反射鏡 ５ 回折格子駆動モータ ６ 回折格子 ７ 試料セルホルダ ８ 透過光検出器 ９ 反射光検出器 ２０ ＣＰＵ ２１ 入出力インタフェース ２２ 試料セル移送モータ ２３ 入力インタフェース ２４ 入力キー ２５ 出力インタフェース ２６ 表示装置 ２７ 記憶装置
Claims (1)
- 【請求項１】 試供米に可視光あるいは近赤外光を照射
してその分光特性により米の食味評価要素を構成する化
学特性値を分析する分光特性処理手段と、 この化学特性値により前記試供米が食味評価に適合する
かどうかを判定する試供米適合判定手段とを備えてなる
米の評価装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22084397A JPH1151860A (ja) | 1997-08-01 | 1997-08-01 | 米の評価装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22084397A JPH1151860A (ja) | 1997-08-01 | 1997-08-01 | 米の評価装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1151860A true JPH1151860A (ja) | 1999-02-26 |
Family
ID=16757424
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22084397A Withdrawn JPH1151860A (ja) | 1997-08-01 | 1997-08-01 | 米の評価装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1151860A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012048897A1 (en) * | 2010-10-15 | 2012-04-19 | Syngenta Participations Ag | A method for classifying sugar beet seeds, comprising the usage of infrared spectroscopy |
-
1997
- 1997-08-01 JP JP22084397A patent/JPH1151860A/ja not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012048897A1 (en) * | 2010-10-15 | 2012-04-19 | Syngenta Participations Ag | A method for classifying sugar beet seeds, comprising the usage of infrared spectroscopy |
| US9574997B2 (en) | 2010-10-15 | 2017-02-21 | Syngenta Participations Ag | Method for classifying seeds, comprising the usage of infrared spectroscopy |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Bouveresse et al. | Standardisation of near-infrared spectrometric instruments: A review | |
| US4627008A (en) | Optical quantitative analysis using curvilinear interpolation | |
| Wang et al. | Temperature-compensating calibration transfer for near-infrared filter instruments | |
| Aucott et al. | Transformations to reduce the effect of particle size in near-infrared spectra | |
| Cox et al. | Determination of iodine value with a fourier transform‐near infrared based global calibration using disposable vials: An international collaborative study | |
| US6795775B2 (en) | Method for analyzing a gas sample | |
| KR20010006689A (ko) | 알곡의 품질을 평가하는 방법 및 장치 | |
| Judge | The application of near-infrared spectroscopy for the quality control analysis of rocket propellant fuel pre-mixes | |
| JPH1030982A (ja) | 多成分水溶液の分析方法 | |
| JPH07151677A (ja) | 濃度計 | |
| JPH1151860A (ja) | 米の評価装置 | |
| Bouveresse et al. | Application of standardisation methods to correct the spectral differences induced by a fibre optic probe used for the near-infrared analysis of pharmaceutical tablets | |
| Watari et al. | Prediction of ethylene content in melt-state random and block polypropylene by near-infrared spectroscopy and chemometrics: comparison of a new calibration transfer method with a slope/bias correction method | |
| Lafargue et al. | Detection of heterogeneous wheat samples using near infrared spectroscopy | |
| Dunko et al. | Moisture assay of an antifungal by near-infrared diffuse reflectance spectroscopy | |
| EP0970366B1 (en) | Measurement of acetone in milk using ir spectroscopy | |
| US6671629B2 (en) | Method and device for measuring characteristics of a sample | |
| RU2668526C1 (ru) | Способ идентификации и последующего количественного определения основных компонентов в инъекционных лекарственных средствах | |
| JP2987014B2 (ja) | 近赤外分析装置 | |
| JPH1068692A (ja) | 近赤外分析装置 | |
| Baeten et al. | Performance comparison of bench-top, hyperspectral imaging and pocket near infrared spectrometers: The example of protein quantification in wheat flour | |
| JP3511678B2 (ja) | 近赤外分光分析装置 | |
| JP3245941B2 (ja) | 近赤外線を用いた穀物の混合比率判定装置 | |
| JPH05302890A (ja) | 近赤外線分析方法 | |
| RU2138042C1 (ru) | Способ определения количества клейковины в пшенице и устройство для его осуществления |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20041005 |